利用巴氏系数判定模型更新的视觉跟踪算法

• 作者: 余旺盛 侯志强 戴铂 管桦 范舜奕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 视觉跟踪 粒子滤波 巴氏系数 不定时模型更新
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 915-919
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.064

摘要

在视频跟踪时,传统的粒子滤波算法在目标区域出现遮挡、光照变化等情况下通常存在鲁棒性较差的问题,因此提出一种采用巴氏(Bhattacharyya)系数判断模型更新时机的鲁棒视觉跟踪算法.算法以粒子滤波算法为框架,每隔一定帧数抽样检测目标变化,利用当前模型与候选模型之间的巴氏系数统计特征的相似性,从而判断更新时机.仅当目标姿态逐渐改变且无背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪.算法判断是否出现影响目标的匹配因素,从而适时采取模型更新策略.实验结果表明,本算法通过选择性更新模型,在未考虑尺度变化的情况下,能够更加有效地抑制背景干扰和避免模型漂移,在诸多复杂场景中具有一定的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余旺盛	空军工程大学信息与导航学院	71	426	10.0	17.0
2	侯志强	空军工程大学信息与导航学院	74	1526	13.0	38.0
3	管桦	空军工程大学信息与导航学院	39	159	8.0	11.0
4	戴铂	空军工程大学信息与导航学院	9	38	4.0	6.0
5	范舜奕	空军工程大学信息与导航学院	5	26	3.0	5.0